让模型不再忽视少数类：MixUp、CutMix、Focal Loss三种技术解决数据不平衡问题

在实际的机器学习应用中，数据集规模有限且类别分布不均衡是一个普遍存在的问题。以医学影像分析为例，正类样本通常仅占总样本的5%左右。基于此类数据训练的分类模型往往会倾向于预测多数类别，虽然能够达到95%的整体准确率，但在识别关键的少数类样本方面表现不佳。

这种现象会引发过拟合、预测偏差以及关键类别召回率偏低等问题，严重影响模型在实际场景中的应用效果。

针对不平衡数据集的挑战，研究界通常采用数据增强技术与损失函数优化相结合的策略。本文将深入分析三种主流解决方案：MixUp数据混合技术、CutMix区域替换增强方法以及Focal Loss焦点损失函数。这些方法从不同维度解决不平衡问题，协同使用时能够显著提升小规模不平衡数据集上的模型性能。

不平衡数据集是指各类别样本数量分布极不均匀的数据集合。在典型的医学诊断场景中，病理阳性样本可能仅占5%，而正常样本则占据95%的比例。